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这绝对是近期把“反向创新”和“互联网幽默”玩到极致的一个案例，当整个 AI 行业都在比拼模型参数、Agent 框架、推理能力和算力规模时，一个 17 岁印度高中生却用一种近乎恶作剧的方式，创造了 2026 年最幽默的一个产品。
AI 正在学着操作电脑。由清华大学计算机系博士团队创立的非十科技，最近发布了一款桌面 Agent 产品 ———Agivar。与多数产品试图优化 Prompt 不同，它选择从另一个方向切入：让 AI 主动学习用户的工作流程。
Agent + 无限画布带来的想象力。
你为什么选了做视觉有关的方向呢？跟你对市场、对成都的观察有关吗？我们现在用的很多传统的 APP，包括很多操作系统，我觉得未来会被替代掉的。因为很多是很“反人类”的设计。这些东西的本质是“系统状态的流转”，没有一个正常人喜欢用这些系统。而这部分，数据的流转，是 Agent 能替我们做的。最终一定会剩下一些简洁的信息要呈现给人——我们做的，反而应该是这个部分。
当 LLM Agent 处理长期对话、多轮交互和复杂文档时，Memory 已经成为不可或缺的核心模块。它帮助智能体保存历史、检索信息、维持个性化上下文，并支撑跨时间的推理能力。
5 月中旬，一个名叫 anysearch-skill 的开源仓库出现在 GitHub 上，一周之内冲上了 Agent 技能市场 Skills.sh 的热榜第一。开发者们发现，给自己的 Agent 装上这个 Skill 之后，原本要搜七八轮才能拼凑完整的调研任务，常常一两次调用就能拿到结果，而且返回的不是网页链接，是可以直接进推理链路的结构化数据。
硅谷 AI 圈又来了个新词：Loop Engineering。 大佬们纷纷表态，别再手动验证和写提示词了，该让 Agent 自己循环完成工作了。 OpenClaw 开发者 Peter Steinberger 带火了这个讨论，Claude Code 负责人 Boris Cherny 也说他已经不怎么在 Claude Code 里输入提示词了，而是去写 loops。
创作能力是 YouMind 的立身之本。YouMind 的创作能力覆盖写作、生图、音视频、幻灯片、网页、学习六大方向。虽然绝大多数的通用 Agent 也具备同样的能力，但它们产出的成果通常千篇一律，相同的句式、配色、节奏……往往“一眼 AI”。
近年来，视频生成模型发展迅猛。从 Sora、Veo、Kling 到一系列开源视频生成模型，文生视频已经逼近真实影像的观感 —— 画面清晰、镜头流畅、风格可控，一句话就能生成一段观感不错的视频。
如果把一个商业化产品、一个科技公司的底层系统比作一棵树，那任意挑出一个项目，层层抽丝剥茧之后，你一定会发现，最早的年轮，一定与开源有关。